Случайное блуждание : - страница 37
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Но ведь массив p[] - это массив случайных числе от 0, 1? Так? Так!
Поэтому ваш совет не имеет смысл и говорит о вашем непонимании случайных процессов. Результат будет абсолютно то же самый, что и при rnd(1)>1/2.
Да и массив вовсе не обязателен, можно просто два случайных числа получить.
это если массив из случайных чисел равномерно распределённых и так далее и.п.
----
сыр-бор от того что Олег в конкретной формуле неудачно назвал конретные исходы (p q), когда под оными именами во всей литературе фигурируют вероятности. Сколько страниц можно это перетирать ?
в самом общем случае, про который (в википедии) нарисована марковская цепь, подразумевается просто независимость величин, о чём кстати там-же сказано.
НО исходный посыл Топика - мы имеем "график монетки", в марковской цепи справа-слева величина 1/2.
это если массив из случайных чисел равномерно распределённых и так далее и.п.
----
сыр-бор от того что Олег в конкретной формуле неудачно назвал конретные исходы (p q), когда под оными именами во всей литературе фигурируют вероятности. Сколько страниц можно это перетирать ?
в самом общем случае, про который (в википедии) нарисована марковская цепь, подразумевается просто независимость величин, о чём кстати там-же сказано.
НО исходный посыл Топика - мы имеем "график монетки", в марковской цепи справа-слева величина 1/2.
Пока затрудняюсь сказать, какая будет вероятность того, что одно случайное число больше другого при неравномерном распределении. Но если вероятность не 0.5, то такое случайное блуждание неинтересно, потому что предсказуемо.
Хотя, что тут думать, если распределение симметричное, то вероятность будет 0.5 - это же очевидно (но не сразу))).Пока затрудняюсь сказать, какая будет вероятность того, что одно случайное число больше другого при неравномерном распределении. Но если вероятность не 0.5, то такое случайное блуждание неинтересно, потому что предсказуемо.
Хотя, что тут думать, если распределение симметричное, то вероятность будет 0.5 - это же очевидно (но не сразу))).а это как-раз самый интересный вопрос :-) на спреде стакана сравниваются случайные величины. в общем случае зависимые. и от истории тоже
Нет, прежде всего - это вероятности (мы можем заполнить этот массив как угодно). Посмотрите на предлагаемое мною условие определения направления и вы увидите, что при pi около 1 почти всегда будет xi=1, а при pi около 0 почти всегда будет xi=-1
Потрясающе! Говоря по-русски, если вероятность выпадения орла близка к единице, то почти всегда выпадает орел, а если близка к нулю, то - решка. Гениально. У Вас с причинно-следственными связями все в порядке?
Парни, статистика, которой вы подменяете теорию вероятностей - лишь оборотная сторона оной. Придумана и пригодна она только для оценки результата чего-нибудь. И все!!!Потрясающе! Говоря по-русски, если вероятность выпадения орла близка к единице, то почти всегда выпадает орел, а если близка к нулю, то - решка. Гениально. У Вас с причинно-следственными связями все в порядке?
Это утверждение - следствие закона больших чисел в его исторически первой формулировке.
Парни, статистика, которой вы подменяете теорию вероятностей - лишь оборотная сторона оной. Придумана и пригодна она только для оценки результата чего-нибудь. И все!!!
Математическая статистика неразрывно связана с теорией вероятности и дополняет её тем, что решает обратную задачу. Грубо говоря:
теорвер - исходя из известного распределения вероятностей предсказывает результаты опыта.
матстат - исходя из результатов опыта позволяет найти вид неизвестного распределения вероятностей (в каком-то приближении)
Это утверждение - следствие закона больших чисел в его исторически первой формулировке.
Важно помнить, что закон применим только тогда, когда рассматривается большое количество испытаний.
Ну что ж... читайте снова может дойдет когда-нибудь...
Поэтому ваш совет не имеет смысл и говорит о вашем непонимании случайных процессов. Результат будет абсолютно то же самый, что и при rnd(1)>1/2.
Да и массив вовсе не обязателен, можно просто два случайных числа получить.
Нет. Именно вы здесь демонстрируете незнание теории случайных процессов. Если конкретнее, то вы не понимаете отличия между процессом со стационарными независимыми приращениями и процессом с НЕстационарными независимыми приращениями. На первой странице этой ветки на картинке не просто так написано слово "НЕСТАЦИОНАРНОЕ".
Важно помнить, что закон применим только тогда, когда рассматривается большое количество испытаний.
Естественно. Но на практике обычно приходится довольствоваться тем количеством что позволяют получить условия эксперимента) Поэтому результат всегда весьма приближённый и для большей убедительности стараются посчитать доверительный интервал)
PS: Удачи вам в конкурсе!...
PS: Удачи вам в конкурсе!Спасибо! ;)